Hola
a
todos.
Soy
María
Grandury
y
os
doy
la
bienvenida
a
la
primera
keynote
de
nuestro
hackatón
internacional
de
procesamiento
de
lenguaje
natural
open
source
en
español.
Hoy
descubriremos
los
actuales
retos
y
oportunidades
de
la
inteligencia
artificial
y
los
modelos
del
lenguaje
con
Elena
González
Blanco,
GEDO-BII,
4M
Digital
Natives
y
Microsoft.
Recomendamos
esta
charla
para
todas
las
personas
interesadas
en
la
revolución
de
inteligencia
artificial
que
estamos
viviendo,
dado
que
hoy
inauguramos
las
charlas
de
especialistas.
Voy
a
aprovechar
para
recordar
en
qué
consiste
este
hackatón
y
después
ya
daré
paso
a
Elena
que
ya
está
aquí
en
el
backstage.
El
hackatón
tiene
por
objetivo
facilitar
la
creación
de
modelos
que
representan
la
diversidad
de
las
personas
disponibilizantes.
En
esta
tercera
edición
nos
sumamos
a
la
revolución,
no
sólo
de
la
IA,
pero
de
los
grandes
modelos
del
lenguaje
y
fijamos
dos
objetivos
que
tienen
un
gran
impacto.
El
primero
de
ellos
es
crear
el
mayor
corpus
de
instrucciones
en
español
y
lenguas
cooficiales
que
representen
las
grandes
variedades
habladas
por
los
600
millones
de
personas
disponibilizantes,
de
tal
manera
que
después
con
ese
corpus
podamos
entrenar
modelos
inclusivos.
Y
el
segundo
objetivo
que
tenemos
es
crear
la
primera
líder
board
pública
de
LLMS
en
español
que
nos
permita
estandarizar
cómo
evaluar
y
comparar
los
diferentes
modelos
en
español
y
lenguas
cooficiales.
Las
inscripciones
siguen
abiertas,
o
sea
que
invito
a
todas
las
personas
independientemente
de
vuestros
conocimientos
a
participar
ya
que
hay
tareas
de
todos
los
niveles.
Habrá
equipos,
se
puede
participar
en
el
nivel
de
la
mente
o
hasta
cinco
personas
y
como
siempre
intentamos
que
los
proyectos
tengan
un
impacto
social
relacionados
por
ejemplo
con
los
objetivos
de
desarrollo
sostenible
de
la
ONU.
Y
bueno
además
del
hackatón
pues
tenemos
Keynotes
como
la
de
hoy
en
la
que
especialistas
del
campo
de
la
AIA
nos
irán
contando
su
experiencia
y
compartiendo
con
nosotros
todo
su
conocimiento
para
que
también
nos
podamos
enriquecer.
Entonces
vamos
con
la
primera
Keynote
o
la
Elena
ahora
mismo
ya
te
puede
ver
todo
el
mundo.
Os
presento
a
Elena
aunque
bueno,
muchos
de
los
presentes
seguramente
ya
la
conozcáis.
Elena
González
Blanco
tiene
un
perfil
muy
interesante
porque
combina
academia
e
industria.
Actualmente
como
dije
antes
es
Head
of
the
I
for
M.
Digital
Natives
en
Microsoft
y
profesora
en
la
Universidad
de
Lien.
Esco
fundadora
de
Cleabrain
y
CleaDrive,
miembro
asesor
de
la
Junta
Directiva
de
varias
empresas
y
también
instituciones
e
instituciones
de
investigación
y
ha
sido
investigadora
en
diversas
universidades
como
la
UNED
donde
fundó
el
Laboratorio
de
Innovación
en
Humanidades
Digitales.
Entonces
bueno
bienvenida
de
nuevo
Elena,
muchísimas
gracias
por
estar
hoy
aquí.
Ahora
me
voy
pero
me
quedo
en
el
backstage
entonces
os
iré
leyendo
a
todas
las
personas
presentes,
podéis
compartir
vuestras
comentarios,
preguntas
y
yo
al
final
de
la
presentación
se
las
leo
a
Elena.
Muy
bien,
eso
es
todo,
muchísimas
gracias
y
allá
vamos,
puedes
compartir
tu
pantalla
cuando
quieras.
Pues
muchísimas
gracias
María,
la
verdad
es
que
es
un
honor
estar
aquí
esta
tarde
porque
creo
que
los
hackatones
son
muy
importantes
en
esta
industria
de
inteligencia
artificial
y
de
datos
que
nos
movemos
y
además
estoy
muy
orgullosa
de
ver
que
pues
este
es
un
hackatón
en
español
que
no
es
su
primera
edición
sino
que
cada
vez
va
cogiendo
mayor
fuerza
porque
como
dice
el
logo
pues
somos
600
millones
pero
a
pesar
de
la
cantidad
de
hispanohablantes
que
somos
en
el
mundo
todavía
tenemos
mucho
que
hacer
porque
en
tecnología
y
especialmente
en
inteligencia
artificial
aún
vamos
por
detrás
y
esto
no
es
una
cuestión
de
tecnología,
es
una
cuestión
de
usuarios
y
de
datos
y
por
eso
creo
que
eventos
como
este
tienen
muchísima
importancia
y
deberían
pues
depender
continuidad
y
ecos
para
poder
construir
entre
toda
lacomunidad
pues
la
tecnología
a
la
altura
del
lenguaje.
De
esto
precisamente
voy
a
hablar
hoy
y
voy
a
hablar
porque
como
bien
ha
dicho
María
pues
llevo
toda
mi
vida
trabajando
en
esto
aunque
antes
estaba
menos
de
moda
y
la
tecnología
funcionaba
peor
pero
precisamente
eso
es
lo
que
os
voy
a
contar
hoy.
Cómo
hemos
llegado
hasta
donde
estamos
con
los
modelos
del
lenguaje
que
cuáles
son
los
retos
a
los
que
nos
enfrentamos
ahora
mismo
y
por
qué
estamos
aquí
y
cuáles
son
estos
próximos
pasos
que
tenemos
que
dar.
Voy
a
compartir
mi
pantalla.
Genial
muchísimas
gracias
por
tus
palabras
también
la
verdad
que
sabemos
que
hay
mucha
gente
que
nos
apoya
pero
es
muy
importante
para
mí
y
para
toda
la
comunidad
creo
también
tener
apoyos
tan
importantes.
De
nuevo
gracias
comparto
tus
presentación
y
ahora
sí
que
sí
hasta
luego
muchas
gracias.
Perfecto
María
pues
vamos
a
ello
siempre
me
gusta
empezar
a
hablar
de
inteligencia
artificial
y
de
modelos
del
lenguaje
remontándome
hace
ya
bastante
tiempo.
El
año
1951
es
un
año
crucial
para
los
orígenes
de
la
inteligencia
artificial
porque
se
publica
un
artículo
cuya
autor
es
Alan
Turing
conocido
por
los
descubrimientos
de
criptografía,
los
avances
durante
la
guerra
mundial
pero
publica
un
artículo
que
se
llama
"Computing
Machinery
and
Intelligence"
donde
él
mismo
dice
que
si
ponemos
una
máquina
y
una
persona
en
una
habitación
y
ponemos
una
persona
fuera
de
esa
habitación
el
día
en
que
la
persona
que
está
fuera
de
la
habitación
sea
capaz
de
no
distinguir
si
está
hablando
con
la
persona
o
con
la
máquina
ese
es
el
momento
que
la
inteligencia
artificial
está
en
la
madura.
Esto
es
lo
que
se
ha
venido
llamando
el
juego
de
la
imitación
y
cuando
hoy
en
día
pregunto
y
además
me
gustaría
muchísimo
ver
todas
vuestras
caras
hemos
llegado
hasta
aquí
es
el
juego
de
la
imitación
una
realidad
hace
unos
meses
la
mayor
parte
de
la
gente
decía
que
no.
A
día
de
hoy
hay
muchos
que
ya
asienten
o
afirman
que
la
inteligencia
artificial
ha
llegado
a
su
madurez
y
que
ya
es
capaz
de
interactuar
como
si
fuera
una
persona
humana.
Hago
aquí
un
pequeño
inciso
dado
que
estamos
en
un
hackatón
de
español
pero
mi
reflexión
aquí
es
que
todavía
funciona
mucho
mejor
en
inglés
que
en
otras
lenguas
entre
las
que
se
incluye
la
nuestra.
Unos
años
después
o
casi
durante
la
misma
época
surge
la
figura
de
Márgio
Miskie
fundador
del
primer
laboratorio
de
inteligencia
artificial
del
MLT.
Se
le
considera
el
cerebro
de
la
inteligencia
artificial
el
que
da
por
inaugurada
esta
disciplina
en
una
conferencia
en
Darnoz
y
que
además
hace
una
investigación
muy
profunda
en
torno
a
las
redes
neuronales
desde
el
punto
de
vista
matemático
y
esto
es
muy
importante
tenedlo
presente
años
50
inicios
matemáticos
de
los
algoritmos
que
vamos
a
ver
en
la
base
de
los
transformers
o
los
gpt
que
estamos
viendo
a
día
de
hoy.
Sin
embargo
lo
que
observamos
es
que
los
miedos
que
teníamos
en
vamos
que
tenemos
ahora
mismo
también
estaban
ya
en
aquella
época.
[Música]
Podéis
ser
en
el
espacio
1968
el
miedo
a
que
la
inteligencia
artificial
destruyes
el
mundo
ya
estaba
en
boca
de
todos
y
ya
era
una
comidilla
cuando
empezaban
a
surgir
estos
avances
técnicos
que
sin
embargo
todavía
no
han
llegado
a
funcionar
a
la
altura
de
Jal
ni
siquiera
en
el
entorno
de
nuestras
mesillas
que
pronto
si
Dios
quiere
pues
esperemos
funcionando
con
la
inteligencia
artificial
generativa
pero
que
todavía
no
estamos
ahí
en
ese
Jal
que
va
a
destruir
el
mundo
y
que
se
va
a
hacer
con
la
famosa
AGI
que
es
la
inteligencia
artificial
general
de
la
que
tanto
se
habla
en
nuestros
periódicos
de
una
forma
tremendista.
Lo
que
estamos
viendo
y
a
mí
es
lo
que
me
parece
más
relevante
es
que
los
orígenes
de
la
inteligencia
artificial
se
encuentran
en
los
años
50
del
siglo
pasado.
Esta
época
es
crucial
porque
se
desarrollan
los
primeros
algoritmos
matemáticos
que
están
en
la
base
de
los
sistemas
de
vectores,
matrices
y
redes
neuronales
que
vamos
a
ver
después
constituyendo
los
transformers
de
los
que
tanto
estamos
hablando
últimamente.
En
la
parte
del
lenguaje
loque
vemos
es
que
se
crean
los
sistemas
de
reglas
para
hacer
una
frase
para
traducirla
decimos
que
hay
un
sujeto,
un
verbo
y
un
predicado
y
unos
diccionales
y
a
partir
de
ahí
empezamos
a
funcionar
con
la
llamada
lingüística
computacional.
Se
desarrollan
los
fundamentos
del
NLP
Natural
Language
Processing
y
los
inicios
del
Machine
Learning
de
una
forma
muy
matemática
y
muy
como
digo
basada
en
la
lógica
y
en
las
reglas.
En
los
años
80-90
después
de
un
invierno
de
la
inteligencia
artificial
se
combina
la
inteligencia
artificial
con
la
probabilidad
y
el
aumento
de
las
capacidades
de
computación
y
la
capacidad
de
entrenar
con
datos
hace
que
la
inlusión
de
gramáticas
complejas
pues
puedan
dar
lugar
a
ciertos
sistemas
de
generación
del
lenguaje.
En
esta
época
vemos
como
por
ejemplo
en
el
año
1997
el
primer
jugador
de
fede
del
mundo
es
derrotado,
Kasparov
es
derrotado
por
un
sistema
entrenado
con
inteligencia
artificial
entre
comidas.
¿Por
qué?
Porque
la
fede
es
un
juego
de
reglas
y
las
reglas
combinadas
con
la
probabilidad
y
una
capacidad
de
computación
adecuadas
son
predecibles
a
partir
de
un
sistema
de
lógica
y
de
estadística.
Sin
embargo
hemos
tenido
que
esperar
hasta
el
tercer
periodo
hasta
el
año
2016
para
que
el
mejor
jugador
del
mundo
de
Go
haya
sido
derrotado
por
un
sistema
de
inteligencia
artificial,
DeepMind.
Esto
sucedió
como
os
digo
hace
apenas
seis
años
en
un
momento
en
el
que
se
aplican
las
redes
neuronales
para
utilizar
aprendizaje
no
supervisado,
es
decir
un
sistema
que
no
está
basado
en
reglas
porque
se
trata
de
un
poco
de
estrategia
parecido
a
las
damas
en
el
que
se
combina
este
procesamiento
de
los
datos
con
un
sistema
de
redes
neuronales
que
es
capaz
de
aprender
a
partir
de
esa
información.
Esto
sucede
como
os
digo
hace
bastante
poco
tiempo
y
a
partir
de
entonces
pues
Google
compra
DeepMind
y
empiezan
a
surgir
muchas
mejoras
en
la
traducción
que
empieza
a
basarse
en
redes
neuronales.
Si
tenéis
curiosidad
sobre
esta
historia
os
recomiendo
que
veáis
un
documental
que
se
llama
AlphaGo
en
Netflix
que
explica
un
poco
cómo
sucedió
todo
esto
y
es
bastante
divertido.
Pero
para
mí
lo
más
importante
es
entender
desde
dónde
hemos
arrancado
y
cómo
hemos
llegado
hasta
aquí.
La
inteligencia
artificial
per
se
en
el
sentido
más
amplio
de
la
palabra
comienza
a
desarrollarse
en
los
años
50
del
siglo
pasado.
El
machine
learning
comienza
a
finales
de
los
90
desde
el
punto
de
vista
matemático
y
de
aplicación
de
las
redes
neuronales.
A
partir
del
año
2012
y
como
os
decía
en
producción
más
bien
a
partir
del
2015
empiezan
estos
algoritmos
de
aprendizaje
automático
no
supervisado
a
tener
resultados
reales
y
a
ser
posibles
en
ámbitos
como
por
ejemplo
la
generación
bueno
la
generación
no
en
en
ámbitos
como
el
análisis
de
imagen
o
todo
lo
que
son
por
ejemplo
detección
de
caras
o
temas
de
seguridad.
Pero
hemos
tenido
que
esperar
hasta
el
año
2021
para
la
eclosión
de
la
inteligencia
artificial
generativa
de
la
cual
hablaremos
un
poquito
más
adelante.
La
pregunta
de
todo
esto
es
¿por
qué
ha
pasado
todo
esto
y
por
qué?
Pero
hay
que
tener
mucho
en
perspectiva
el
cómo
y
qué
tipo
de
cosas
han
ido
pasando.
Los
últimos
años
como
os
decía
el
año
2016
ha
sido
ese
inicio
de
toda
esta
vorágine
que
parece
que
ha
explotado
el
año
pasado
pero
que
ya
lleva
unos
cuantos
años
explotando
esa
capacidad
de
reconocer
objetos
que
surgen
el
año
2016
y
como
os
decía
empieza
con
imágenes.
En
el
2017
se
hacen
avances
importantes
en
el
reconocimiento
del
habla.
2018
toda
la
parte
de
comprensión
de
reading
de
lectura.
2018
también
la
traducción.
Todos
los
sistemas
de
asistentes
conversacionales
mejorar
notablemente
y
toda
la
parte
de
capturas
de
imágenes
también.
Hasta
que
llegamos
al
famoso
chat
GPT
en
el
año
2022
y
en
GPT4
en
el
2023.
Esto
ha
suscitado
pues
una
serie
de
revolución
casi
en
la
industria
pero
no
solamente
en
la
industria
sino
en
todas
las
áreas
de
la
sociedad
y
por
eso
se
habla
tanto
de
inteligencia
artificial
generativa.
La
pregunta
es
¿por
quési
esto
empezó
hace
tanto
tiempo
se
ha
puesto
de
moda
ahora
y
por
qué
y
si
va
a
venir
para
quedarse?
Bueno
pues
la
respuesta
es
esto
se
ha
dado
gracias
a
tres
razones.
En
primer
lugar
los
datos.
Cada
día
tenemos
más
datos
en
el
último
año
se
han
producido
más
datos
que
en
todos
los
años
anteriores
juntos
y
esta
tendencia
va
en
aumento
exponencial.
Estos
datos
se
almacenan
en
la
lube
y
son
baratos
son
rápidos
de
almacenar
y
cada
vez
se
almacenan
con
mayor
agilidad.
En
segundo
lugar
la
capacidad
de
procesamiento.
Se
oye
mucho
hablar
de
envidia
últimamente.
En
envidia
que
viene
también
pues
de
esta
origen
en
todo
lo
que
son
las
GPUs
y
todo
los
sistemas
de
hardware
asociados
por
una
parte
a
la
industria
del
videojuego
y
por
otra
parte
a
esta
necesidad
de
capacidad
de
computación
y
velocidad
ha
sido
crucial
para
el
desarrollo
de
la
inteligencia
artificial
porque
como
decíamos
tenemos
que
procesar
millones
de
datos
a
una
velocidad
enorme
y
cada
vez
mayor
para
entrenar
y
para
poder
poner
en
inferencia
en
producción
estos
modelos
de
redes
neuronales
y
para
ello
también
es
necesario
que
el
software
acompañe
movimientos
como
el
software
libre
que
también
se
han
aplicado
a
los
modelos
de
lenguaje
han
hecho
que
cada
vez
sea
más
fácil
para
cualquier
persona
poder
tener
acceso
al
desarrollo
de
estos
sistemas
incluso
a
través
de
su
propio
ordenador
gracias
a
la
computación
en
la
lube.
Sin
embargo,
cuando
hablamos
de
inteligencia
artificial
tocamos
varios
campos.
En
la
base
siempre
está
el
sistema
de
aprendizaje
automático
de
machine
learning
desde
el
grado
menos
supervisado
hasta
el
deep
learning
y
ahora
mismo
pues
toda
la
parte
de
transformes
pero
dentro
de
lo
que
son
los
datos
que
hay
detrás
de
cada
uno
de
los
modelos
es
importante
diferenciar
que
hay
distintos
tipos
de
datos
y
por
tanto
distintos
tipos
de
algoritmos
y
por
ende
de
modelos
no
solamente
de
imagen
sino
de
texto
y
también
de
sonido
o
de
voz.
Esto
quiere
decir
que
cuando
hablamos
de
procesamiento
del
lenguaje
natural
o
de
texto
nos
referimos
al
texto
escrito
y
esto
es
fundamental
caracteres
alfanuméricos
que
son
procesables
por
un
ordenador.
Cuando
hablamos
de
visión
o
de
imagen
nos
referimos
a
píxeles
y
estas
pequeñas
unidades
en
estos
cuadraditos
son
los
que
van
a
constituir
estos
modelos
de
imagen
como
tenemos
Dali
o
como
tenemos
los
modelos
que
están
surgiendo
ahora
mismo
y
que
están
dando
lugar
a
todos
estos
fenómenos
de
los
que
tanto
se
habla
como
los
deep
face.
Cuando
hablamos
de
sonido
estamos
hablando
de
procesamiento
de
ondas
sonoras
el
speech
analytics
es
complejo
porque
combina
tanto
la
parte
de
sonido
como
la
parte
de
texto
y
la
música
y
el
vídeo
pues
tienen
también
esta
complejidad
que
combinan
distintos
tipos
de
sistemas
de
datos.
Si
vemos
de
a
centraros
en
el
lenguaje
porque
como
decíamos
en
esta
en
esta
charla
vamos
a
hablar
de
modelos
del
lenguaje
vamos
a
ver
un
poquito
cómo
hemos
llegado
hasta
todo
lo
que
son
los
LLM
o
large
language
modes.
Cuando
empezamos
a
analizar
cómo
funciona
una
máquina
y
cómo
aprende
un
ordenador
a
detectar
cualquier
tipo
de
frase
lo
primero
que
tenemos
que
ver
es
que
cuando
hablamos
nosotros
no
hacemos
paradas
entre
las
palabras.
Esto
quiere
decir
que
si
yo
digo
Juan
comió
una
manzana
lo
que
el
ordenador
transcribiría
sistemáticamente
es
este
chorro
de
palabras
que
yo
tendría
que
separar
pero
esto
es
una
convención
desde
el
punto
de
vista
escritura.
Esto
quiere
decir
que
lo
primero
que
tengo
que
hacer
cada
vez
que
voy
a
utilizar
un
sistema
de
procesamiento
del
lenguaje
es
dividir
las
frases
en
tokens
ni
por
qué
toquen
sino
palabras
y
por
qué
tanto
se
habla
de
tokens
y
ahora
mismo
bueno
parece
que
es
un
concepto
que
vamos
ha
surgido
de
la
nada
de
lo
que
todo
el
mundo
está
hablando
y
por
lo
que
nos
cobra
la
GPT.
Bien
pues
porque
realmente
cada
sistema
lingüístico
tiene
una
forma
distinta
de
tener
su
flexión,
su
morfología,
su
forma
de
derivar
las
palabras.
Por
cierto
no
lo
he
dicho
soy
lingüista
así
que
este
tipo
de
cuestiones
puesme
toca
un
poco
la
fibra
pero
es
importante
saber
que
por
ejemplo
entre
un
idioma
como
el
español
y
que
es
flexivo
y
un
idioma
como
el
turco
que
es
aglutinante
el
turco
va
pegando
las
palabras
una
detrás
de
otra
como
nosotros
hacemos
con
los
pronombres
cuando
yo
digo
dáselo
ahí
tenemos
tres
palabras
o
tres
tokens.
Esto
quiere
decir
que
dependiendo
de
cómo
sea
el
lenguaje
el
concepto
de
token
va
a
variar
y
va
a
ser
procesado
de
distinta
forma
lo
que
aumenta
por
supuesto
la
complejidad
a
la
hora
de
frenar
estos
modelos
del
lenguaje.
Pero
además
de
la
morfología
está
la
sintaxis
esto
quiere
decir
que
el
orden
en
el
que
aparecen
las
palabras
en
la
frase
es
importante
y
esto
es
muy
relevante
porque
los
transformers
y
los
GPT
es
todo
lo
que
vemos
detrás
de
chat
GPT
y
de
los
sistemas
los
modelos
del
lenguaje
que
estamos
analizando
actualmente
lo
que
tienen
es
un
sistema
probabilístico
detrás
que
predice
cuál
es
la
siguiente
palabra
más
probable
dentro
de
una
estructura
por
lo
tanto
el
cambio
de
orden
de
una
palabra
afectaría
completamente
a
lo
que
es
por
ejemplo
un
prompt
o
una
instrucción
porque
el
sistema
está
muy
muy
relacionado
con
la
forma
y
toda
la
el
espacio
que
ocupan
las
palabras
dentro
de
la
frase
incluso
nuestra
propia
lengua
cuando
convíamos
una
palabra
de
orden
puede
significar
exactamente
lo
contrario
y
nos
puedes
imaginar
en
congresos
como
la
sociedad
de
procesamiento
del
lenguaje
natural
la
cantidad
de
papers
que
hay
sobre
la
negación
en
español
y
sobre
fenómenos
de
este
tipo
que
lo
que
hacen
es
que
sea
altamente
complejo
detectar
ciertos
fenómenos
lingüísticos
como
puede
ser
la
ironía
o
las
metáforas
que
también
dependen
un
poco
de
cómo
estén
las
palabras
dentro
de
la
frase.
La
cuestión
aquí
es
cómo
enseñamos
todo
esto
a
un
ordenador
porque
a
la
hora
por
ejemplo
de
entrenar
un
chatbot
vemos
que
ha
sido
bastante
difícil
el
conseguir
pues
hace
ya
muchos
años
que
un
sistema
de
asistente
virtual
pidiera
una
pizza.
Nos
podéis
imaginar
la
cantidad
de
horas
de
energía
y
de
investigación
que
se
han
utilizado
para
combinar
estos
modelos
del
lenguaje
y
estos
fenómenos
lingüísticos
que
van
desde
la
fonética
hasta
la
pragmática.
¿Por
qué?
Pues
precisamente
porque
en
un
idioma
como
el
nuestro
del
español
tenemos
fenómenos
que
afectan
a
todas
las
capas.
Cuando
estamos
hablando
de
fonética
es
decir
de
cómo
se
pronuncian
las
palabras
o
de
cómo
suenan
vemos
que
hay
fenómenos
como
el
CSEO
o
el
CSEO
en
distintas
regiones
de
España
como
Canaria,
Santa
Lucía
o
Latinoamérica
pues
se
pronuncian
con
un
solo
fonema.
Esto
a
la
hora
de
entrenar
modelos
y
a
la
hora
de
diferenciar
variantes
lingüísticas
es
un
matiz
bastante
importante
para
hacer
por
ejemplo
sistemas
de
speech-to-text
y
hasta
hace
poco
tiempo
era
uno
de
los
obstáculos
para
conseguir
que
unas
transcripciones
funcionase
de
forma
adecuada.
La
morpología
es
decir
esta
forma
que
tienen
las
palabras
afecta
por
ejemplo
a
fenómenos
como
el
CSEO
o
el
de
tú
o
el
usted.
Las
formas
de
tratamiento
en
Latinoamérica
y
sus
usos
son
muy
diferentes
y
también
las
implicaciones
que
tiene
el
usar
una
forma
u
otra
en
un
contexto
más
de
respeto
o
más
coloquia
y
por
lo
tanto
también
debemos
de
entrenar
a
los
modelos
con
este
tipo
de
variantes
en
función
de
esas
necesidades
y
esas
situaciones
geográficas
y
de
contexto.
Y
la
pragmática
y
la
semántica
más
aún
es
decir
lo
más
difícil
del
lenguaje
es
ver
qué
significa
una
palabra
o
cuál
es
esa
variedad
de
palabra
que
se
utiliza
en
un
determinado
contexto
y
especialmente
hablando
de
un
idioma
como
el
español
donde
podemos
tener
situaciones
divertidas
incluso
palabras
como
ahora
o
ahorita
que
significan
implicaciones
muy
distintas
en
España
o
en
México
y
la
pragmática
cuando
hablamos
ya
con
sistemas
de
contexto
cultural.
Esto
es
aún
más
complejo
todavía
sobre
todo
en
registros
orales.
Una
persona
de
Puerto
Rico,
un
gran
amigo
me
decía
no
sé
cómo
van
a
enseñar
ustedes
a
hablar
de
esas
máquinas
porque
en
mi
país
cada
vez
quehablamos
dos
frases
decimos
un
refrán.
Pues
bien,
la
inteligencia
artificial
si
bien
está
entrenada
aún
le
queda
por
aprender
bastante
de
refranes.
Y
cuando
intentamos
trasladar
todo
esto
a
un
sistema
de
asistente
virtual
o
un
sistema
de
voz
como
decía
todavía
son
bastante
tontos
porque
porque
necesitamos
que
ese
speech
analytics,
esa
conversación
que
yo
tengo
cada
vez
que
habló
con
un
asistente
que
pueda
tener
el
nimensita
de
noche,
se
transcribe
de
voz
a
texto.
Después
ese
texto
se
analice,
se
extraigan
esos
insights,
se
extraigan
esos
mensajes
y
después
se
pasen
a
otra
vez
a
un
sistema
conversacional
donde
tengamos
una
frase
que
se
genere
y
a
partir
de
ahí
pues
un
sistema
de
voz
que
lo
pronuncie.
Esto
quiere
decir
que
en
cada
uno
de
estos
pasos
se
puede
perder
información
si
hay
errores
que
inducen
pues
a
una
perdida
de
contexto
o
a
un
significado
que
no
fuera
del
esperado.
Por
ello,
pues
aún
no
hemos
visto
esa
realidad
de
asistentes
virtuales
a
tiempo
real
más
allá
de
que
hay
procesos
que
son
computacionalmente
complejos
y
que
requieren
una
latencia,
una
velocidad
de
explosión
que
hace
que
no
sea
inmediata
esta
transcripción
o
este
fenómeno
de
traer
a
texto
o
a
voz
lo
que
se
trasfera
a
partir
de
un
canal
o
de
otro.
Pero
aquí
lo
importante
es
saber
cómo
han
evolucionado
estas
tecnologías.
Como
os
decía
antes,
cuando
empezaron
los
sistemas
de
inteligencia
artificial
hablábamos
de
reglas
y
si
trasladamos
esto
al
lenguaje
vemos
que,
por
ejemplo,
para
hacer
un
clasificador
una
clasificación
de
un
correo
electrónico
en
un
buzón
o
en
una
serie
de
documentos
para
saber
si
una
palabra
como
banco
significa
objeto
para
sentarse
o
significa
entidad
bancaria
y
lo
que
quiero
es
analizar
el
contexto
de
esa
conversación.
Lo
que
hacíamos
en
estos
orígenes
del
procesamiento
del
lenguaje
era
utilizar
una
técnica
que
medía
las
frecuencias
de
palabras.
Si
yo
situaba
banco
en
un
contexto
rural
pues
por
las
palabras
que
la
rodeaban
y
todo
ese
contexto
era
capaz
de
predecir
que
se
refiere
a
ese
objeto
de
sentarse.
Si
lo
situaba
en
un
contexto
de
entidad
bancaria
por
los
pesos
de
las
palabras
relacionadas
con
el
mundo
de
las
finanzas
era
capaz
de
hacer
esa
clasificación.
El
problema
era
cuando
el
contexto
no
era
lo
suficientemente
abundante.
De
ahí
se
pasó
a
lo
que
se
llaman
los
sistemas
de
vectores
y
aquí
entramos
en
una
parte
que
es
matemáticamente
más
compleja
pero
como
comentaba
ya
estaba
inventada
hace
mucho
tiempo.
En
este
momento
dejamos
de
tener
esa
conciencia
de
esta
palabra
significa
una
cosa.
La
convertimos
en
un
vector
en
el
que
cada
elemento
del
vector
es
un
campo
numérico
que
tiene
una
longitud
determinada
y
que
se
representa
en
un
espacio
tridimensional
como
se
puede
ver
aquí
abajo
a
la
derecha.
Estos
vectores
se
representan
en
ese
espacio
y
en
función
de
las
distancias
que
separan
los
ángulos
de
coseno
entre
los
ejes
podemos
ver
cuál
es
el
vector
más
próximo
un
ángulo
u
a
otro
y
cómo
las
palabras
o
las
frases
o
los
sistemas
que
analicemos
transformados
en
estos
vectores
se
parecen
o
se
asimilan
unos
a
otros.
¿Qué
quiere
decir
esto?
Bueno
pues
esto
es
importantísimo
porque
aunque
parezca
un
poco
abstracto
esto
está
en
la
base
de
todos
los
sistemas
de
la
inteligencia
artificial
generativa
porque
las
bases
de
datos
que
se
utilizan
para
gustar
el
lenguaje
son
vasos
de
datos
vectoriales,
es
decir
los
datos
de
todo
tipo
se
transforman
en
vectores
y
a
partir
de
esos
vectores
somos
capaces
de
realizar
lo
que
llamamos
búsqueda
semántica
para
poder
localizar
cuáles
son
esas
similitudes
entre
unas
palabras
y
otras
y
construir
las
bases
de
lo
que
tenemos
en
los
transformers
o
en
los
GPT.
Esto
como
decía
es
matemáticamente
muy
complejo
la
estructura
de
una
red
neuronal
es
una
combinación
de
capas
de
distintos
vectores
que
se
llaman
neuronal
no
porque
se
parezca
el
cerebro
ni
porque
tenga
ningún
tipo
de
actividad
de
pensamiento
sino
porque
se
asimila
en
cierta
manera
por
los
impulsos
que
se
producen
de
transmisión
de
datos
entre
unos
núcleosentre
unas
nodos
de
la
red
y
otros.
Esto
lo
que
conlleva
es
una
serie
de
procesos
complejos
matemáticamente
en
que
los
datos
se
van
moviendo
de
capa
a
capa
y
por
eso
se
necesita
mucha
capacidad
computacional
y
mucha
velocidad
para
conseguir
que
haya
una
serie
de
datos
de
entrada
y
una
serie
de
capas
de
salida.
Esto
ha
dado
lugar
a
lo
que
es
la
arquitectura
de
transformers.
La
arquitectura
de
transformers
está
en
la
base
de
lo
que
es
la
célula
de
la
inteligente
artificial
generativa
y
es
un
sistema
en
el
que
tenemos
una
serie
de
input-entrada
y
output
de
salida
y
están
combinados
en
función
de
sistemas
de
razonamiento
que
parten
de
un
paper
que
se
llama
o
la
"Tension
is
what
you
need"
y
que
a
partir
de
esta
combinación
de
redes
neuronales
van
combinándose
entre
sistemas
de
lo
que
se
llama
encoder
y
decoder
para
codificar
y
descodificar.
No
voy
a
entrar
en
la
parte
de
matemática
de
todo
lo
que
hay
detrás
porque
es
altamente
complejo
y
lleva
muchísimos
años
de
investigación
y
como
decía
muchos
años
de
investigación
que
solo
se
han
podido
implementar
gracias
a
esta
capacidad
de
computación
de
la
que
contamos
muy
recientemente
pero
que
llevan
ya
mucho
tiempo
de
aprendizaje
desde
el
punto
de
vista
matemático.
Lo
importante
aquí
es
saber
que
estos
transformers
han
constituido
lo
que
son
los
GPTS
Generative
Procedure
and
Transformers,
un
sistema
en
el
que
se
construyen
los
modelos
de
lenguaje
mediante
la
combinación
de
estos
transformers
y
lo
que
hacen
es
entrenarse
con
una
serie
de
datos
que
van
generando
estos
sistemas
de
entrada
y
de
salida
para
después
poder
ponerse
en
producción
y
subirse
a
una
nube
donde
se
pueden
utilizar
para
hacer
consultados.
¿Qué
hemos
visto
aquí?
Bueno
pues
a
partir
del
año
2012
empiezan
a
hacerse
experimentos
bastante
interesantes.
En
el
año
2015
se
empieza
a
hacer
un
experimento
con
todas
las
imágenes
de
gatos
que
se
encuentran
en
el
internet.
Sin
decirle
nada
a
este
sistema
de
redes
neuronales
pues
se
entren
a
un
sistema
de
transformers,
empiezan
a
salir
gatos
sin
haber
dado
ningún
tipo
de
instrucción
más
ni
de
regla
a
todo
este
sistema.
Entonces
en
el
año
2015
se
publica
un
"Pay
for
Pay"
pero
en
la
revista
Wildt
que
dice
"alimenta
tu
render
onal
con
una
gato
y
saldrán
gatos"
"alimenta
tu
render
onal
con
nubes
y
saldrán
nubes"
la
inteligencia
artificial
por
fin
funciona.
Este
es
el
primer
experimento
masivo
que
se
lanza
sobre
la
mayor
cantidad
de
imágenes
que
había
en
internet
que
son
las
de
gatos
y
gracias
a
esto
pues
podemos
ver
que
por
fin
tenemos
casos
de
uso
de
éxito
en
los
que
la
inteligencia
artificial
empiezan
a
apuntar
a
lo
que
hemos
ido
viendo
en
estos
últimos
años
de
revolución.
Sin
embargo
como
os
decía
hemos
tenido
que
esperar
hasta
el
año
2018
para
poder
ver
esa
primera
versión
de
GPT
que
todavía
pues
será
una
especie
de
embrión
y
no
razonaba
demasiado
bien
pero
tenemos
modelos
como
los
modelos
BERT
sobre
los
cuales
los
investigadores
hemos
estado
trabajando
bastante
en
los
últimos
años
con
resultados
que
no
dejaban
de
ser
bastante
interesantes.
A
partir
del
año
2020
empieza
a
acelerarse
todo
la
aparición
de
GPT-3
es
ya
un
buen
cambio
en
el
sistema
y
la
aparición
de
Dali
en
2021
empieza
a
cambiar
las
reglas
de
juego
del
mundo
de
la
imagen.
Sin
embargo
la
eclosión
de
modelos
surge
a
final
de
2021
por
incipios
de
2022.
La
llegada
de
GPT-4
y
la
eclosión
de
modelos
tanto
de
código
abierto
como
de
código
cerrado
hacen
que
el
panorama
cambie
notablemente
y
además
este
gráfico
se
queda
en
2023
pero
lo
que
ha
pasado
en
2024
pues
es
todavía
mayor.
¿Qué
es
lo
que
estamos
viendo?
Pues
lo
que
estamos
viendo
es
casi
una
guerra
entre
los
distintos
modelos
en
los
que
cada
vez
surgen
nuevos
benchmarks
o
sistemas
de
comparación
de
resultados
donde
lo
que
vemos
es
que
hay
modelos
de
distinto
tipo.
Tenemos
por
una
parte
los
modelos
basados
como
decía
al
comienzo
en
distintos
tipos
de
datos
de
voz,
de
sonido,
vamos
de
texto,
de
imagen
y
el
concepto
de
multimodalidad
es
decirlos
modelos
que
de
pronto
empiezan
a
mezclarlo
todo.
Los
modelos
de
GPT
al
principio
salieron
como
modelos
de
lenguaje
ahora
ya
pues
empiezan
a
combinar
en
las
herramientas
los
distintos
tipos
de
modelos
para
poder
facilitar
al
usuario
que
de
pronto
meta
un
documento
o
una
imagen
y
pueda
ser
capaz
de
extraer
datos.
Sin
embargo
todavía
vemos
que
hay
que
realizar
pequeños
ajustes
porque
pues
ha
habido
problemas
como
diferenciar
o
reconocer
a
veces
las
letras
de
una
imagen
cuando
se
mezclan
distintos
tipos
de
tecnología
porque
como
decía
esto
no
es
tan
sencillo
desde
el
punto
de
vista
del
procesamiento
de
datos.
¿Qué
es
lo
que
hemos
visto
recientemente
más
llamativo?
Bueno
pues
el
lanzamiento
hace
un
par
de
semanas
de
los
modelos
de
SOTA
de
OpenEye
que
son
los
modelos
de
generación
de
vídeo
que
es
una
de
las
cosas
más
difíciles
que
tenemos
dentro
de
toda
esta
tecnología.
¿Por
qué?
Porque
el
vídeo
necesita
imagen,
sonido
y
texto
a
tiempo
casi
real
entonces
combinar
todo
esto
requiere
una
cantidad
enorme
de
datos,
una
capacidad
de
computación
muy
grande
y
verificar
que
todas
estas
tres
líneas
se
orquestan
de
la
forma
que
resulta
adecuada
para
obtener
buenos
resultados.
También
lo
que
vemos
aquí
es
que
hay
una
especie
de
postura
bastante
diferenciada
entre
lo
que
son
los
modelos
de
código
cerrado
como
pueden
ser
los
modelos
de
OpenEye
y
todos
los
GPT
es
Dal
y
los
modelos
de
código
abierto
como
Unijune
o
como
todo
lo
que
son
los
modelos
de
llama
que
es
la
puesta
de
meta
por
toda
la
parte
de
software
libre
o
de
otras
empresas
como
Mistral
que
es
un
unicornio
que
nació
en
Francia
el
año
pasado
y
que
ya
ha
producido
pues
uno
de
los
mejores
modelos
de
lenguaje
que
se
puede
utilizar
y
que
bueno
pues
nosotros
mismos
hemos
puesto
en
la
propia
plataforma
Azure
la
semana
pasada.
Es
decir,
están
pasando
las
cosas
en
tal
velocidad
que
casi
estar
una
semana
sin
leer
todo
lo
que
circula
por
redes,
por
publicaciones
o
por
foros
pues
nos
deja
atrás
en
todo
lo
que
es
el
desarrollo
de
esta
tecnología
que
si
bien
pues
no
deja
de
ser
una
disrupción
como
tantas
otras
la
velocidad
que
está
cogiendo
es
absolutamente
increíble.
A
mí
lo
que
estamos
viendo
es
que
hay
otras
tendencias
como
a
la
creación
de
modelos
más
pequeños
más
especializados
en
determinados
ámbitos
o
en
resolver
determinadas
tareas
porque
los
modelos
muy
grandes
son
muy
caros
de
entrenar
y
muchas
veces
subó
óptimos
a
la
hora
por
ejemplo
de
poder
correglos
en
un
dispositivo
como
un
teléfono
móvil
cuando
no
hay
una
conectividad
muy
grande
o
cuando
no
hay
una
capacidad
de
computación
potente
a
la
hora
de
ponerlo
en
inferencia,
es
decir
ponerlo
en
producción
para
su
uso.
Pero
lo
que
hemos
visto
también
es
una
evolución
pues
bastante
interesante
entre
estos
modelos
como
imágenes
generadas
por
Dalí
y
también
su
propio
uso
que
lo
que
ha
generado
en
nuestra
sociedad
es
bastante
revuelo
con
un
fenómeno
como
los
deepfakes
que
preocupa
y
mucho
a
la
hora
de
ver
pues
hacia
dónde
pueden
evolucionar
los
malos
usos
de
la
inteligencia
artificial.
También
vemos
que
hay
grandes
esfuerzos
por
incorporar
todas
estas
tecnologías
en
plataformas
ya
que
al
final
no
solamente
se
necesitan
modelos
para
poder
poner
sistemas
en
producción
sino
que
también
se
necesita
infraestructura,
se
necesita
seguridad,
se
necesita
poder
utilizar
tus
propios
datos
para
trabajar
con
los
modelos,
es
decir
trabajar
en
lo
que
se
llama
una
arquitectura
RAC
para
poder
de
verdad
consultar
tu
propia
información
a
la
hora
de
hablar
con
un
modelo
y
conectarlo
al
mundo
real
sobre
el
que
se
quiere
construir
un
caso
de
uso.
Así
pues
vamos
en
Microsoft
por
ejemplo
tenemos
una
arquitectura
montada
que
cubre
todo
este
tipo
de
cosas
desde
toda
la
parte
de
nube
hasta
todas
las
capacidades
en
función
de
los
datos
y
luego
herramientas
que
se
van
construyendo
para
montar
lo
que
se
dice
soluciones
sobre
este
tipo
de
productos.
Pero
volvamos
un
poco
a
lo
que
son
los
modelos,
a
lo
que
es
la
base
de
estos
sistemas
lingüísticosde
lo
que
tanto
se
va
a
hablar
aquí
estos
días
y
en
lo
que
también
todavía
tenemos
mucho
que
trabajar.
¿Qué
son
los
modelos?
Los
modelos
como
decía
son
sistemas
que
están
basados
computacionalmente
en
transformes
en
elementos
que
predicen
la
probabilidad
de
que
llegue
la
próxima
palabra
pero
para
qué
sirven,
o
sea
que
es
lo
que
ha
hecho
la
inteligencia
artificial
generativa
sobre
todos
estos
sistemas.
Bueno
pues
por
una
parte
clasificar
o
analizar
los
datos,
es
decir
nos
sirven
para
mejorar
todas
estas
capacidades
analíticas
que
por
otro
lado
muchas
veces
ya
hacía
el
machine
learning
tradicional.
Una
de
las
cosas
que
hay
que
tener
en
cuenta
es
que
esta
inteligencia
artificial
no
surge
de
la
nada
y
que
en
varios
casos
de
uso
pues
el
machine
learning
tradicional
ya
lo
resuelve
sin
tener
que
irnos
a
la
idea
generativa.
Sin
embargo
la
idea
generativa
nos
da
una
ventaja
competitiva
a
la
hora
de
generar
ese
contenido
y
de
mejorar
por
ejemplo
la
búsqueda
que
quedamos
en
los
textos.
¿Qué
podemos
hacer
con
los
modelos
del
lenguaje?
Con
estos
grandes
modelos.
Bueno
pues
podemos
mejorar
mucho
las
tareas
de
resumen
porque
esa
generación
de
resumen
era
algo
que
todavía
no
estaba
bien
resuelto
con
el
procesamiento
del
lenguaje
tradicional.
Podemos
mejorar
mucho
la
extracción
de
datos
estructurados
y
no
estructurados.
Todo
lo
que
era
el
name
entity
recognition
con
toda
la
parte
de
búsqueda
semántica
mejora
exponencialmente.
Antes
buscábamos
una
base
de
datos
blockchain
y
no
aparecía
cripto.
Ahora
podemos
establecer
una
relación
y
yo
puedo
ir
a
buscar
en
un
concesionario.
Quiero
un
coche
azul
o
puedo
decir
tengo
una
familia
grande
y
dos
perros
y
me
gustaría
al
campo
el
fin
de
semana
y
hacer
que
me
recomienden
un
todoterreno
y
esto
se
hace
por
búsqueda
semántica.
Puedo
también
establecer
comparaciones
a
mayor
grado
con
grandes
cantidades
de
documentación.
Puedo
mejorar
los
sistemas
de
traducción
y
puedo
también
mejorar
muchos
sistemas
de
recomendación.
Los
casos
de
uso
son
casi
infinitos
pero
la
realidad
es
que
si
se
entiende
bien
esta
tecnología
se
puede
aplicar
a
casi
cualquier
cosa
y
también
hay
que
os
animo
a
que
desarrolles
vuestra
imaginación
en
el
jacatón
porque
muchas
veces
no
se
trata
de
buscar
la
tecnología
más
compleja.
Muchas
veces
es
buscar
el
caso
de
uso
más
apropiado
para
resolver
un
problema
que
se
tiene
con
una
tecnología
que
sea
simple
de
implementar
y
al
final
cuando
estamos
trabajando
en
empresas
y
vemos
cuáles
son
los
problemas
que
tiene
el
cliente
lo
que
vemos
es
que
quizás
ese
camino
más
corto
es
el
que
sea
el
más
difícil
de
encontrar
porque
las
posibilidades
son
muchas.
La
parte
de
clasificación
es
una
parte
muy
importante
sobre
todo
cuando
se
tienen
grandes
cantidades
de
documentación
en
la
que
se
quiere
buscar
esta
información.
Toda
la
parte
de
análisis
de
sentimiento
que
tradicionalmente
funcionaba
regular
ahora
abre
una
gran
puerta
pues
con
todo
lo
que
es
el
análisis
de
ese
contenido
que
está
detrás
de
sentimiento.
Ahora
ya
no
es
bueno
o
malo
es
de
que
se
queja
mi
cliente
porque
se
está
quejando
o
que
se
está
diciendo
en
la
redes
sociales
sobre
este
tema
cuando
queremos
analizar
miles
y
miles
de
opiniones
de
forma
simultánea
gracias
a
la
inteligencia
artificial.
La
extracción
de
información
documental
es
otro
de
los
casos
de
uso
que
es
bastante
importante
a
la
hora
de
ver
las
posibilidades
que
se
abren.
Aquí
por
ejemplo,
vamos
esto
es
un
ejemplo
de
un
pliego
de
una
convocatoria
de
obra
pública
en
un
documento
de
200
páginas
donde
tenemos
una
constructora
buscando
información
sobre
el
tipo
de
materiales
que
necesitan
y
sobre
los
seguros
que
tienen
que
contratar
para
hacerla
ahora.
En
circunstancias
tradicionales
sería
una
persona
física
la
que
emplearía
muchas
horas
varios
días
en
estudiar
este
documento
y
en
extraer
esa
información
casi
de
forma
manual
y
ahora
podemos
tener
un
copiloto,
un
asistente
virtual
que
nos
ayude
a
extraer
esta
información
y
que
la
persona
sólo
tenga
que
revisarahorrando
muchísimo
tiempo
del
día
a
día
de
esta
persona
y
que
además
bueno
podamos
entrenar
ese
modelo
con
los
datos
de
documentos
similares
para
mejorar
ese
resultado
de
una
forma
que
casi
la
intervención
de
su
mano
sea
pues
prácticamente
de
control
de
calidad
y
como
decía
esta
aplicación
a
la
búsqueda
en
grandes
cantidades
de
información
es
fácil
gracias
a
la
vectorización
de
los
datos.
La
transformación
de
esas
bases
de
datos
tradicionales
en
bases
de
datos
vectoriales
permite
que
la
búsqueda
sea
muchísimo
más
exacta
y
sea
contextual.
Al
procesar
este
significado
no
solamente
encontramos
respuestas
sino
también
buscamos
por
contexto
sin
tener
que
irnos
a
búsquedas
textuales
exactas
entonces
esto
nos
habla
una
cantidad
de
posibilidades
enormes
en
cualquiera
de
los
ámbitos
que
nos
planteemos
es
decir
estoy
pensando
en
empresas
con
históricos
documentales
en
distintos
formatos
de
muchos
años
y
de
muy
distintos
contenidos
como
pueden
ser
despachos
de
abogados
o
cualquier
tipo
de
empresa
grande
que
al
final
pues
tiene
un
archivo
de
data
bastante
bastante
numeroso
pero
con
todas
estas
maravillas
tenemos
una
gran
oportunidad
y
un
gran
retor
a
mí
mismo
tenemos
un
mercado
como
decía
el
título
del
jacatón
de
más
de
600
millones
de
personas
en
los
que
todavía
contamos
con
una
tecnología
cuyos
moderos
del
envuje
mayoritarios
han
sido
entrenados
en
inglés
y
con
datos
de
internet
esto
quiere
decir
que
los
problemas
que
comentaba
antes
desde
el
punto
de
vista
semántico
lexico
morfológico
sintáctico
todavía
no
están
bien
resueltos
sobre
todo
cuando
entramos
ya
en
variantes
sociológicas
en
variantes
orales
en
contextos
específicos
de
ámbitos
de
dominio
como
puede
ser
pues
el
ámbito
asegurador
el
ámbito
legal
el
ámbito
médico
y
cuáles
son
los
usos
del
lenguaje
que
se
hacen
para
cada
uno
de
ellos
el
reto
que
tenemos
ahora
mismo
es
muy
grande
y
es
un
reto
no
solamente
computacional
ni
empresarial
es
un
reto
lingüístico
en
el
que
todos
y
cada
uno
de
nosotros
tenemos
mucho
que
decir
este
jacatón
pues
hace
un
hallabamiento
a
esa
accesión
de
datos
a
esa
donación
pero
no
sólo
hay
que
donar
esos
datos
después
tenemos
que
construir
con
ellos
tenemos
que
conseguir
que
creemos
unos
modelos
que
resuelvan
de
ver
los
problemas
que
queremos
resolver
tenemos
que
poder
evaluarlos
porque
al
final
cuando
hacemos
un
modelo
lo
primero
que
tenemos
que
saber
para
ver
si
funciona
es
meternos
en
un
benchmark
saber
exactamente
por
qué
se
dice
que
gpt4
es
mejor
que
yemen
y
por
qué
no
es
lo
contrario
esto
hay
que
probarlo
matemáticamente
con
datos
y
tenemos
que
tener
un
método
científico
para
poder
evaluar
esto
que
es
casi
tan
importante
como
producirlo
entonces
también
tenemos
que
trabajar
en
toda
esta
parte
de
evaluación
de
modelos
para
para
el
ámbito
del
español
y
no
queremos
no
podemos
esperar
a
que
bueno
pues
se
lo
lo
hagan
otros
que
no
seamos
nosotros
es
decir
aquí
es
muy
importante
también
que
todo
este
contexto
todo
este
conocimiento
de
para
qué
se
usa
determinada
palabra
o
en
qué
contexto
se
usa
o
cómo
se
utiliza
la
tecnología
para
resolver
un
determinado
tema
también
sea
cuestión
de
cada
uno
de
nosotros
y
por
eso
es
tan
importante
que
eventos
como
este
pues
abran
la
puerta
a
más
desarrollos
a
la
creación
de
nuevas
empresas
a
la
creación
de
nuevos
corpus
y
a
la
evaluación
también
de
todo
lo
que
se
está
haciendo
desde
un
punto
de
vista
de
esa
exactitud
o
de
ese
funcionamiento
porque
como
bien
veníamos
diciendo
aún
estamos
en
esta
punta
de
dice
ver
han
pasado
muchas
cosas
en
los
últimos
años
y
sobre
todo
en
este
último
año
han
pasado
unas
cosas
que
nos
han
hecho
volvernos
a
todos
de
locura
pero
aún
queda
muchísimo
más
por
verse
este
año
próximo
va
a
ser
emocionante
y
los
próximos
cinco
se
puede
asegurar
que
también
y
me
siento
muy
privilegiada
de
estar
donde
estoy
y
poder
ver
esto
desde
la
primera
fila
del
teatro
pero
realmente
creo
que
esto
no
hay
que
verlo
desde
la
barrera
de
esaplaza
de
todos
los
o
desde
ese
teatro
sino
que
hay
que
verlo
desde
el
escenario
porque
nosotros
somos
los
principales
actores
de
esta
obra
y
gracias
a
nosotros
irán
avanzando
todas
estas
cosas
como
decía
maro
y
minski
que
mencionaba
al
principio
el
fundador
del
primer
laboratorio
de
inteligencia
artificial
del
mt
los
robots
se
le
dan
a
la
tierra
sí
pero
nosotros
seremos
sus
padres
así
que
con
esta
inauguración
llamo
a
todos
a
participar
en
el
jacatón
y
que
esto
no
sólo
se
quede
en
el
jacatón
sino
que
sea
el
principio
de
una
nueva
aventura
en
la
que
cada
uno
de
nosotros
ponga
un
granito
de
arena
para
hacer
avanzar
la
inteligencia
artificial
en
español
y
por
supuesto
yo
estaré
aquí
para
ayudarles
a
todos
ustedes
y
para
poder
colaborar
en
todas
las
iniciativas
que
vayan
a
favorecer
a
nuestra
lengua
a
favorecer
la
banca
de
la
inteligencia
artificial
y
a
construir
soluciones
para
que
hagamos
humanos
mejores
gracias
a
esta
tecnología
maravillosa
muchísimas
gracias
muchísimas
gracias
elena
la
verdad
que
súper
completa
la
quinoa
te
hemos
hablado
de
todo
bueno
has
hablado
de
todo
y
bueno
obviamente
me
ha
parecido
muy
bueno
me
ha
cantado
el
enfoque
en
la
diversidad
también
el
llamado
a
participar
y
a
ser
actores
y
bueno
la
verdad
que
bueno
yo
me
estoy
en
latinamérica
y
el
caribe
y
me
estoy
enamorando
de
los
acentos
también
me
ha
hecho
mucha
gracia
el
ejemplo
de
cómo
se
dice
eso
amiga
o
colega
yo
siempre
pongo
el
ejemplo
de
cómo
decimos
que
algo
nos
encanta
es
guay
chévere
bacana
y
también
50
mil
maneras
de
expresar
eso
entonces
bueno
muchas
gracias
y
vamos
a
ver
si
hay
preguntas
podéis
escribir
las
preguntas
en
el
chat
en
youtube
y
tenemos
una
de
joan
manuel
nos
dice
voy
a
ponerla
aquí
para
que
la
puede
leer
todo
el
mundo
elena
muchas
gracias
por
tu
charla
una
pregunta
general
cuál
es
la
mayor
aplicación
del
lm
es
que
ves
con
mayor
impacto
en
el
mercado
laboral
al
menos
en
lo
inmediato
interesante
muchas
gracias
por
mano
el
bueno
esto
de
jugarse
a
la
mayor
aplicación
es
muy
difícil
porque
depende
tanto
del
caso
de
uso
que
verdaderamente
hay
que
analizarlo
caso
a
caso
pero
yo
diría
que
la
mayor
aplicación
es
la
productividad
es
decir
o
sea
los
fenómenos
como
conocidos
como
los
copilot
son
los
asistentes
virtuales
ahora
mismo
lo
que
nos
están
demostrando
es
que
tareas
que
me
llevaban
muchas
horas
pues
han
podido
reducir
su
tiempo
gracias
a
herramientas
que
me
reducen
ese
tiempo
de
tareas
inútiles
y
cuando
hablo
de
copilot
estoy
pensando
pues
en
asistentes
que
hacen
que
resuma
ese
texto
que
haga
esa
búsqueda
de
una
forma
más
veló
que
redacte
un
correo
electrónico
por
mí
que
haga
ese
proceso
en
el
día
a
día
pues
más
ágil
y
al
final
pues
los
niños
empezaron
el
cole
con
el
chac
que
pete
nosotros
lo
estamos
utilizando
en
el
trabajo
y
esa
tendencia
a
extenderlo
a
todas
las
capas
como
herramienta
de
productividad
creo
que
es
lo
que
a
todos
nos
está
afectando
nos
va
a
afectar
como
fue
el
uso
de
internet
los
teléfonos
móviles
o
del
ordenador
personal
creo
que
esta
es
como
la
primera
capa
y
luego
ya
las
segundas
es
buscar
ese
caso
de
uso
más
concreto
dependiendo
del
tipo
de
datos
que
se
tenga
o
sea
aquí
por
ejemplo
creo
que
hay
dos
ámbitos
en
la
parte
de
lenguajes
fundamentales
o
sea
la
voz
y
el
texto
entonces
en
la
parte
de
voz
todo
lo
que
son
sistemas
de
asistencia
tanto
para
lo
que
es
especial
teis
es
decir
por
ejemplo
colcente
transcripciones
de
conversaciones
consultas
de
médico
todo
lo
que
es
habilizar
toda
esa
transcripción
y
extracción
de
insides
de
conversaciones
y
usó
grabar
una
reunión
y
sacar
un
resumen
y
unas
notas
de
esa
propia
reunión
pues
es
una
es
una
realidad
que
ya
tenemos
en
el
día
a
día
en
nuestros
propios
sistemas
de
trabajo
y
luego
toda
la
parte
de
procesamiento
de
documentación
o
sea
y
creo
que
hay
un
melón
que
todavía
no
se
ha
explotado
de
forma
adecuada
y
es
la
cantidad
de
tiempo
que
perdemos
leyendo
documentos
redactando
documentos
y
revisando
documentos
y
aquí
nos
pueden
ayudar
muchísimo
todosestos
sistemas
de
lenguaje
hay
bueno
pues
a
buscar
información
a
comparar
documentos
de
todas
estas
tareas
que
quizás
no
son
lo
más
importante
de
lo
que
hacemos
muy
bien
la
verdad
que
totalmente
de
acuerdo
cada
vez
estamos
utilizando
más
en
nuestro
día
a
día
y
seguirá
subiendo
tenemos
otra
pregunta
sobre
si
los
modelos
bueno
que
dice
que
si
los
modelos
funcionan
mejor
cuanto
más
grande
es
el
data
sobre
el
que
entrenan
no
siempre
hay
hay
papers
interesantes
sobre
este
tema
crees
que
tiene
tienen
alguna
posibilidad
los
modelos
en
español
de
igualar
en
calidad
a
los
modelos
multilingües
bueno
yo
creo
que
está
es
una
pregunta
bastante
compleja
de
contestar
en
el
sentido
de
que
depende
mucho
del
caso
es
decir
o
sea
aquí
como
decía
antes
esto
no
es
burro
grande
ando
no
ande
es
decir
los
modelos
grandes
han
demostrado
que
ahora
mismo
tienen
el
mejor
performance
a
la
hora
de
haber
sido
entrenados
con
datos
masivos
pero
una
tendencia
que
estamos
viendo
ahora
mismo
es
a
lo
que
son
ese
lm
es
la
es
la
lengua
es
más
o
sea
por
ejemplo
sacó
fi
2
pero
están
saliendo
cositas
bastante
interesantes
que
lo
que
hacen
es
ir
a
resolver
determinado
tipo
de
tareas
con
un
coste
mucho
menor
y
una
capacidad
de
computación
más
pequeña
entonces
esto
permite
que
sean
más
baratos
que
se
puedan
correr
más
rápido
que
tengan
menor
latencia
que
se
puedan
desplegar
en
dispositivos
móviles
y
que
al
final
pues
sean
más
ágiles
a
la
hora
de
combinarlos
entonces
si
bien
esta
primera
tendencia
ha
sido
al
modelo
grande
ahora
lo
que
se
está
buscando
son
eficiencias
así
que
la
respuesta
es
triki
porque
depende
de
para
qué
entonces
también
los
modelos
generalistas
eran
necesarios
para
empezar
a
trabajar
desde
un
punto
de
vista
de
bueno
primero
tengo
internet
y
tengo
todo
pero
luego
tengo
que
ver
en
qué
páginas
busco
entonces
ahora
estamos
en
esa
segunda
fase
de
en
qué
páginas
busco
qué
modelo
se
utilizo
para
resolver
las
tareas
que
yo
necesito
resolver
porque
ahora
mismo
tú
no
necesitas
un
modelo
grande
para
todo
eso
ya
lo
tienes
en
los
buscadores
lo
tienes
en
las
fpte
y
lo
tienes
en
binglo
tienes
en
todos
pero
ahora
lo
que
necesitamos
es
bueno
pues
tengo
mi
despacho
de
abogados
y
tengo
mis
documentos
y
quiero
que
la
respuesta
sea
la
mejor
para
un
abogado
y
que
además
escriba
como
yo
y
utilice
mi
documentación
entonces
una
de
las
cosas
que
estamos
viendo
es
que
no
solamente
son
modelos
sino
que
lo
que
necesitamos
son
arquitecturas
de
raf
retriba
la
unidad
de
generación
que
lo
que
tiene
es
una
combinación
de
modelos
como
motor
de
inteligencia
y
por
otra
parte
de
mis
datos
para
trabajar
sobre
mis
datos
con
modelos
que
vayan
a
realizar
las
tareas
que
yo
quiero
entonces
para
esto
no
necesitamos
grandísimos
modelos
y
una
combinación
de
herramientas
existentes
una
arquitectura
de
datos
y
bueno
pues
sistemas
que
funcionen
bien
para
lo
que
yo
quiero
hacer.
Efectivamente
y
después
también
añadir
que
bueno
como
no
tenemos
una
líder
en
español
tampoco
podemos
mirar
muy
bien
si
estos
modelos
son
muy
lindos
realmente
están
pues
son
más
potentes
o
en
qué
punto
pues
mejoran
a
los
que
sean
entrenados
únicamente
en
español
o
dependen.
Tenemos
que
trabajar
mucho
en
la
parte
de
modelos
en
español
o
sea
yo
no
estoy
pensando
tanto
en
un
gran
modelo
desde
pites
de
cero
pero
sí
que
es
verdad
que
ahora
mismo
hay
una
opción
que
es
bastante
interesante
y
es
coger
modelos
existentes
y
hacer
fine
tuning
sobre
ellos
con
determinados
corpus
entonces
una
cosa
que
sí
que
se
puede
hacer
y
es
bastante
más
fácil
y
menos
costoso
que
hacer
un
modelo
grande
es
coger
un
modelo
existente
modelo
que
se
puede
hacer
un
fine
tuning
con
un
data
set
específico
que
puede
ser
geográficamente
sobre
un
ámbito
o
automáticamente
sobre
un
área
y
esto
funciona
bastante
bien
en
muchos
de
los
tasos.
Efectivamente,
esa
es
un
poco
la
idea
que
cada
equipo
del
hackathon
que
cada
equipo
cree
un
cuerpo
de
instrucciones
de
una
temática
o
una
variedad
de
un
país
específico
yque
hagan
fine
tuning
y
después
si
podemos
ya
a
nivel
organización
entrenar
un
modelo
con
más
datos
pues
mejor
que
mejor
porque
habrá
falta
más
máquinas
pero
bueno
vemos.
Bueno
pero
es
bueno
y
ya
lo
arreglamos.
Lo
arreglamos
perfecto
genial
contar
con
tu
apoyo.
Marian
nos
dice
bueno
primero
que
muy
buena
charla
quería
consultarte
Elena
como
ves
a
los
frameworks
y
tecnologías
alrededor
de
los
LLMS,
Lantern,
Yamain,
de
STC
en
términos
de
madurez.
¿Es
recomendable
implementarlas
en
producción?
Pues
de
nuevo
aquí
te
digo
ni
sin
irnos
sino
todo
lo
contrario,
es
decir
depende
de
para
qué.
Aquí
no
podemos
decir
que
es
un
LLMS
grande
o
pequeño
pues
depende
del
caso
de
uso
y
depende
de
lo
que
queramos
hacer
con
ello.
O
sea
que
al
final
lo
que
vemos
es
que
todo
lo
que
llamamos
ML
Ops
todo
lo
que
es
operativa
en
torno
a
las
arquitecturas
que
van
jugando
con
sistemas
inteligencia
artificial
de
IA
y
modelos
genéricos
necesitan
pues
una
serie
de
piezas
que
son
las
que
han
surgido
pues
a
partir
de
todas
estas
arquitecturas
desde
las
bases
de
datos
vectoriales
hasta
todos
los
sistemas
de
orquestación
como
son
la
Anshin,
Yamain,
etcétera
para
poder
ponerlos
en
producción.
O
sea
a
mí
un
modelo
persenome
sirve
para
nada
y
esto
es
también
lo
que
tenemos
que
tener
claro
al
final
que
esta
inteligencia
artificial
funcione
es
una
serie
de
piezas,
necesita
una
arquitectura
donde
tenemos
que
tener
capacidad
computacional,
sistemas
para
poder
en
producción
y
desplegar
los
modelos
datos
en
toda
la
parte
de
arquitectura
y
luego
pues
un
poco
el
que
queremos
o
como
queremos
hacer
esta
consulta
a
todos
estos
datos.
Entonces
dependiendo
de
lo
que
se
quiera
hacer
pues
hay
piezas
que
son
más
adecuadas
que
otras
o
sea
uno
es
lo
mismo
hacer
un
prototipo
de
un
bot
para
una
prueba
con
un
corpus
pequeño
de
datos
que
poner
esto
en
producción
para
reclamaciones
de
una
aerolínea
y
tener
un
sistema
en
que
todo
el
mundo
reclama
la
vez
porque
es
cuando
se
retrasa
el
vuelo.
Entonces
pues
esto
requiere
ya
unas
distintas
capacidades
y
sobre
todo
pues
sistemas
que
no
solamente
van
a
toda
esta
parte
tan
bonita
de
inteligencia
artificial
sino
que
requieren
también
pues
arquitectura
de
la
de
siempre
y
de
la
buena
en
toda
la
parte
de
data
para
que
sus
sistemas
se
sostenga
porque
no
olvidemos
que
son
sistemas
computacionalmente.
Bueno
pues
todavía
les
queda
un
ratito
y
que
son
muy
costosos
de
mantener
y
de
poner
en
producción
y
hay
temas
de
latencia
y
hay
temas
de
arquitectura
de
software
que
son
importantes
cuando
manejamos
grandes
volúmenes
de
datos.
Entonces
a
la
hora
de
elegir
una
solución
hay
que
tener
en
cuenta
muchas
cosas.
Sí,
sí,
no
es
trivial
para
nada.
Bueno
la
gente
está
animando
y
están
llevando
más
preguntas
pero
bueno
si
queréis
leemos
como
mucho
una
o
dos
más
porque
ya
llegamos
a
las
tres
o
bueno
Elena
en
vez
de
ser
tan
increíble
generosa
con
tus
respuestas
también
puedes
acceder.
Es
por
ti
para
que
bueno
si
no
las
recogemos
y
os
lo
vamos
a
expandir.
Leemos
la
siguiente
de
Gabriel
nos
dice
nos
pregunta
qué
técnicas
crees
que
sean
mejores
para
crear
un
modelo
específico
para
educación
que
pueda
pindar
mejores
respuestas
en
un
campo
que
es
HPT.
Mencionaste
ya
el
RAG
a
ver
si
hay
otras.
A
ver
el
RAG
es
una
arquitectura
entonces
aquí
lo
que
nos
permite
el
RAG
es
utilizar
un
modelo,
consultarlo
sobre
nuestros
datos
y
permitir
que
ese
modelo
aparte
del
conocimiento
que
ya
tiene
en
su
entrenamiento
pues
sea
capaz
de
responder
con
un
determinado
contenido
entonces
qué
ventajas
tiene
esto
bueno
por
un
lado
que
evita
las
alucinaciones
o
sea
no
se
inventan
las
cosas
cuando
no
la
sabe
o
sea
le
podemos
orientar
a
un
tema
de
grounding
es
decir
que
sólo
me
conteste
sobre
la
información
que
yo
le
doy
pero
bueno
pues
dependiendo
también
del
caso
de
uso
tiene
sus
limitaciones
es
decir
si
un
modelo
no
ha
sido
entrenado
en
nuestro
idioma
o
no
ha
sido
entrenado
en
un
determinado
dominio
pues
va
a
fallar
y
básicamente
salióun
point
tuning
es
decir
o
sea
que
hay
como
tres
niveles
a
la
hora
de
utilizar
todo
esto
uno
es
el
nivel
del
prompting
que
es
como
esta
primera
consulta
que
como
si
le
pregunta
un
modelo
para
que
me
conteste
bien
esto
no
es
trivial
y
se
habla
hasta
de
prompting
engineering
que
es
cómo
aprender
a
dar
instrucciones
a
un
modelo
para
que
me
conteste
de
la
forma
adecuada
lo
que
yo
quiero
entonces
al
nivel
de
prompting
se
pueden
hacer
muchísimas
cosas
porque
parte
del
contexto
se
puede
meter
en
el
prompt
para
hacer
que
estas
respuestas
sean
las
adecuadas
otra
es
el
ecosistema
del
RAG
donde
aquí
pues
lo
que
vamos
a
meter
los
datos
y
combinando
estas
dos
pues
se
pueden
resolver
diríamos
que
el
90%
de
los
casos
en
el
tema
del
campo
de
la
educación
y
en
todos
cuando
ya
hablamos
de
temas
muy
específicos
donde
como
digo
pues
no
está
el
modelo
entrenado
con
los
datos
podríamos
hablar
de
hacer
ese
point
tuning
y
aquí
pues
como
digo
las
cosas
dependen
o
de
si
es
una
lengua
que
no
tiene
el
modelo
de
si
es
un
dominio
en
el
que
de
verdad
pues
hay
es
necesario
por
ejemplo
entrenado
modelo
en
un
ámbito
legal
como
decía
antes
un
modelo
que
en
España
uno
sea
entrenado
en
ámbito
legal
no
pues
falla
como
una
escopeta
de
cañas
porque
no
tiene
el
contexto
histórico
que
lleva
a
nuestro
sistema
jurídico
entonces
probablemente
sí
que
sea
importante
trabajar
aquí
pero
en
el
campo
de
la
educación
y
en
todos
entonces
se
trata
de
ver
un
poco
cuáles
son
esas
piezas
para
conseguir
la
mejor
solución
esto
no
es
blanco
negro
es
hacer
casi
encaje
de
bolillos
para
que
las
cosas
funcionen
adecuadamente
estamos
hablando
de
datos
no
estructurados
no
lo
olvidéis
el
lenguaje
es
caprichoso
lo
es
lo
es
dicho
por
la
lingüista
que
se
me
olvidó
decirlo
en
tu
presentación
carlos
nos
hace
otra
pregunta
qué
opinas
del
creciente
uso
de
datos
sintéticos
en
el
entrenamiento
de
modelos
desde
un
punto
de
vista
utilitarista
parece
dar
buen
rendimiento
pero
metodológicamente
presenta
ciertas
dudas
no
bueno
pues
como
decía
antes
depende
es
decir
o
sea
una
de
las
cosas
que
se
está
haciendo
para
toda
la
parte
de
datos
sintéticos
es
la
traducción
de
datos
es
decir
cuando
tenemos
suficiente
corpus
para
poder
hacer
un
entrenamiento
y
necesitamos
pues
que
haya
variedad
se
generan
datos
sintéticos
y
esto
hace
bueno
pues
por
un
lado
que
se
hará
telecoste
por
otro
lado
que
se
mejore
el
resultado
si
el
procedimiento
es
bueno
mejor
el
resultado
y
bueno
nos
está
incursando
en
ningún
tipo
de
problema
pues
no
habría
un
porque
dudar
de
la
metodología
no
sea
al
final
de
lo
que
se
trata
es
de
mejorar
las
herramientas
y
de
conseguir
que
nos
den
los
resultados
que
nosotros
queremos
es
al
final
los
modelos
lo
que
tenemos
que
tener
muy
claro
es
que
reproducen
lo
que
nosotros
estamos
en
los
datos
y
para
poder
hacer
que
funcionen
bien
pues
necesitan
un
volumen
y
una
variedad
adecuada
gracias
a
que
la
propia
inteligencia
artificial
es
capaz
de
generarlos
pues
es
un
buen
sistema
para
no
tener
que
utilizar
datos
originales
que
son
más
caros
más
imperfectos
y
que
muchas
veces
no
están
disponibles
grandes
problemas
y
efectivamente
de
hecho
en
el
hackathon
como
como
colaboramos
siempre
con
Archila
este
año
el
equipo
nos
ha
preparado
un
no
punto
ejemplo
para
utilizar
su
nueva
librería
distil
label
efectivamente
para
crear
data
sets
con
o
sea
de
datos
de
datos
sintéticos
vaya
que
les
ha
dado
muy
buen
resultado
con
algunos
modelos
con
notus
y
con
esa
familia
a
ver
datas
y
más
generales
una
pregunta
sobre
un
caso
de
uso
concreto
la
traducción
del
mudena
crees
que
los
lm's
llegaran
a
sustituir
a
los
nm's
o
sea
neural
machine
translation
o
es
coste
de
tiempo
de
datos
depende
otra
vez
bueno
a
ver
yo
creo
que
aquí
es
una
combinación
o
sea
es
que
los
nm's
al
final
están
pasados
en
redes
neuronales
los
lm's
también
entonces
la
traducción
al
final
ha
mejorado
muchísimo
con
los
lm's
y
se
seguirán
usando
o
sea
la
respuesta
creo
que
en
este
caso
es
sí
porque
cada
vez
lo
que
vamos
viendo
es
que
la
tecnología
que
va
subiendo
mejor
elresultado
y
en
el
caso
de
la
traducción
es
uno
de
los
casos
que
para
mí
es
claro
el
que
se
está
dando
un
salto
exponencial
en
toda
la
parte
de
cómo
se
está
bueno
cómo
está
funcionando
sobre
todo
a
la
hora
de
la
corrección
del
resultado
no
me
digáis
que
no
me
ha
gustado
coger
un
email
que
has
descrito
en
inglés
medio
su
sube
y
pasarlo
por
el
por
un
gpt
y
una
perfecto
a
veces
hay
que
tener
hasta
cuidar
con
palabras
que
yo
no
diría
a
ver
si
me
van
a
pillar
no
hay
tongos
simplemente
quería
hacer
preguntas
que
sean
más
genéricas
pero
bueno
ya
que
insiste
yo
no
es
quiere
preguntar
nos
dice
que
justo
se
puso
a
estudiar
y
a
utilizar
el
nm's
desde
que
vio
la
publicación
del
inte
entonces
pregunta
que
qué
tal
el
desarrollo
bueno
bien
desde
que
salió
el
inte
a
esta
parte
ha
llovido
mucho
en
el
ámbito
de
los
modelos
de
lenguaje
o
sea
digamos
que
todos
hemos
puesto
nuestro
nm's
de
arena
pero
ahora
mismo
lo
que
estamos
viendo
en
el
ecosistema
es
que
hay
muchísimas
soluciones
que
han
superado
bueno
pues
muchos
desarrollos
en
este
sentido
entonces
ahora
mismo
lo
que
hay
que
hacer
es
construir
sólo
lo
último
que
sale
o
sea
y
sin
miedo
a
barrer
todo
lo
que
uno
ha
hecho
antes
porque
al
final
esto
es
como
la
investigación
o
sea
cada
paso
que
se
ha
dado
va
para
para
facilitar
el
siguiente
pero
a
veces
se
comete
el
error
y
esto
vamos
estamos
viendo
muchas
empresas
que
llevan
toda
la
vida
trabajando
en
temas
de
procesamiento
del
lenguaje
natural
que
le
han
cogido
mucho
cariño
a
su
bebé
pero
es
que
el
problema
es
que
la
tecnología
ha
cambiado
mucho
entonces
hay
veces
en
que
hay
que
barrer
para
atrás
todo
lo
que
uno
ha
hecho
incluso
y
decir
vamos
a
ver
ahora
mismo
la
ciencia
va
por
aquí
me
tengo
que
subir
a
siguiente
escalón
así
que
ese
es
el
mensaje
o
sea
en
este
campo
hay
que
ir
a
basarse
en
lo
último
que
ha
sabido
y
si
me
preguntas
sobre
qué
construyes
hoy
te
diría
que
miremos
un
poco
el
benchmark
de
modelos
y
sobre
el
último
que
mejor
funcione
hagamos
una
prueba
muy
buena
respuesta
y
con
mucha
mucha
ilusión
y
motivación
para
el
ante
ya
dos
últimas
recomendar
o
por
ejemplo
algún
desarrollo
para
despliegue
on
device
ya
que
hablaste
mencionaste
esto
en
en
tu
charla
si
vamos
a
ver
aunque
todos
estos
modelos
están
desplegando
en
la
nube
o
sea
lo
que
estamos
viendo
también
es
que
por
un
lado
ni
todo
el
mundo
está
igual
de
conectado
ni
todas
las
soluciones
necesitan
una
conexión
y
una
potencia
para
un
desarrollo
es
decir
o
sea
un
despliegue
on
device
podría
ser
un
sistema
de
traducción
como
el
que
hemos
hablado
pero
es
que
esto
por
ejemplo
es
muy
necesario
pues
en
ámbitos
donde
la
conectividad
no
es
5g
como
tenemos
la
suerte
de
tener
aquí
entonces
no
olvidemos
también
en
que
en
un
mundo
en
que
las
gpu
sabras
se
convierten
en
bueno
pues
casi
lo
necesario
para
poder
correr
un
modelo
hay
muchos
lugares
donde
apenas
llega
a
internet
en
forma
bueno
pues
lo
suficientemente
potente
como
para
poder
hacer
una
consulta
rápida
y
menos
para
poder
interactuar
con
este
tipo
de
sistemas
entonces
por
un
lado
la
conectividad
es
un
asunto
y
por
otro
lado
las
aplicaciones
que
se
encuentran
en
entornos
en
torno
de
desplegados
entre
los
sistemas
pues
por
ejemplo
como
puede
ser
un
sistema
bancario
una
aplicación
de
pagos
etcétera
donde
no
necesariamente
tiene
que
haber
una
condición
una
conexión
de
internet
para
poder
hacer
ese
despliegue
de
modelo
entonces
bueno
que
hubo
también
hay
ámbitos
donde
se
están
viendo
el
desarrollo
de
modelos
en
greenfield
como
pueden
ser
pues
áreas
donde
la
seguridad
pues
es
fundamental
y
ni
siquiera
pues
se
están
desplegando
en
la
nube
aquí
ya
pues
son
casos
muy
específicos
porque
evidentemente
poner
un
modelo
y
subirlo
a
un
sistema
pues
es
muy
caro
respecto
a
ponerlo
en
una
nube
y
poder
desplegarlo
para
distintas
instancias
pero
pero
sí
se
está
investigando
también
mucho
en
este
sentido
porque
dependiendo
del
caso
de
uso
y
la
necesidad
tanto
por
exigencia
de
privacidad
y
de
seguridad
como
por
exigencia
de
conectividadpues
esto
abre
una
puerta
a
que
se
despliegue
en
modelos
en
en
ámbitos
donde
no
se
puede
genial
y
la
última
además
hacemos
así
como
un
buen
cierre
porque
nos
preguntan
sobre
microsoft
qué
opinas
del
último
paper
de
microsoft
de
net
que
parece
tan
prometedor
y
también
gracias
por
la
charla
creo
que
todo
el
mundo
la
ha
encantado
bueno
creo
que
ahora
mismo
o
sea
queda
muy
mal
hablar
de
la
propia
casa
de
uno
sobre
todo
cuando
lleva
poquito
tiempo
pero
creo
que
lo
que
el
papel
que
está
jugando
microsoft
en
el
ámbito
de
la
inteligencia
artificial
es
fundamental
también
a
la
hora
de
investigación
y
una
de
las
cosas
que
a
mí
como
lingüista
académica
y
convencida
de
que
la
investigación
y
la
empresación
inquieta
de
la
mano
es
ese
rol
de
estar
a
la
última
en
todo
lo
que
va
saliendo
entonces
bueno
creo
que
que
ahora
mismo
estoy
como
en
el
olimpo
de
donde
querría
estar
en
el
sentido
de
que
se
han
juntado
todos
estos
mundos
es
decir
necesitamos
que
haya
muchísima
investigación
porque
como
os
decía
tenemos
que
estar
a
la
última
de
lo
que
ha
salido
esta
semana
para
poder
ver
cuál
es
el
siguiente
desarrollo
pero
también
tenemos
que
ser
capaz
de
ponerle
producción
y
por
tanto
no
solamente
se
trata
de
investigar
sino
de
ser
capaz
después
de
montar
ese
modelo
de
desplegarlo
de
que
los
clientes
lo
puedan
consumir
y
de
poder
llevar
la
producción
y
que
no
tengamos
un
problema
después
de
que
lo
que
había
en
el
paper
no
se
puede
implementar
porque
no
hay
capacidad
computación
para
hacerlo
entonces
esto
es
pensarlo
inventarlo
idearlo
y
producirlo
hacer
toda
la
cadena
de
valor
de
principio
a
fin
y
para
eso
pues
creo
que
las
empresas
tienen
que
investigar
y
las
universidades
tienen
que
trabajar
con
empresas
así
que
hay
que
trabajar
mucho
en
este
círculo
porque
aquí
no
hay
ganadores
aquí
hay
colaboradores
y
creo
que
todos
somos
parte
de
ese
ecosistema
totalmente
muy
bonito
terminar
con
un
mensaje
de
colaboración
de
siempre
poder
construir
sobre
lo
que
ha
lo
que
ha
publicado
el
equipo
de
al
lado
de
enfrente
del
otro
país
del
otro
lado
del
de
el
océano
entonces
bueno
ya
con
este
mensaje
vamos
a
vamos
a
cerrar
la
charla
muchísimas
gracias
al
final
ha
sido
casi
una
hora
pero
bueno
muchísimas
gracias
Elena
por
por
compartir
toda
tu
experiencia
tu
conocimiento
también
con
las
preguntas
del
final
y
obviamente
pues
por
por
apoyar
a
somos
en
el
epi
y
nuestra
misión
muchas
gracias
María
un
abrazo
a
todos
y
suerte
en
el
sacatón
un
abrazo
[MÚSICA]